哈咯，这一期小云学长给大家复现美赛C题！

2025美赛C题以“奥运会奖牌榜预测”为主题，属于典型的数据洞察类题型，核心考察时序预测、因果推断与多维度数据分析能力。作为斩获M奖的参赛选手，我发现合理搭配豆包与DeepSeek能大幅提升解题效率——豆包擅长赛题拆解、论文框架搭建与自然语言分析，DeepSeek则在数学建模逻辑推导、代码生成与模型优化上更具优势。本文将完整复现25美赛C题的解题全流程，手把手教你用这两款工具高效攻克数模难题。

以上是小云用AI复现的论文

目录

一：问题背景

二、问题重述

三、模型假设

四、问题分析

五、代码

六、解决问题的文字内容

七、结果分析

八、模型的优缺点，改进，推广

九、摘要

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一：问题背景

复制赛题内容（除赛题外）到豆包

提示词：根据我的这个内容，给我写一个问题背景，不分条，600字

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二、问题重述

给我重新描述这四个问题，一个问题写一段话，字数不太多（觉得内容多，可以让豆包再简化一下）

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三、模型假设

• 简化后的题目如下

根据我的这四个问题给我写四个假设，一个假设写一段话，假设主要为四种方向，第一段写题目给出的相关假设，第二段写解题所需要的假设，然后写后续解题所做的必要的模型假设，极端情况的假设

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四、问题分析

根据这四个问题，给我分别写一段话的问题分析

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五、代码

把数据传给AI（推荐豆包，GPT），然后尽量有你自己的想法，你把自己想出来的模型，告诉AI使用如下指令，如，给我使用基于SARIMA和BP神经网络解决这个问题的完整Python代码。

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六、解决问题的文字内容

• 把AI给你的代码重新丢给AI，使用如下指令：根据这个代码给我写出解决这个问题的完整的文字步骤，写成一段一段的形式，包括一些必要的公式和推导，相对丰富一点

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七、结果分析

• 对于AI写的代码得到的可视化图像或者数字等的结果，直接丢给AI，使用如下指令：根据这个内容给我写一段话的分析，字数不太多你

八、模型的优缺点，改进，推广

• 把这时候写完的文章丢给AI ，使用如下指令：根据我的文章内容给我写四个优点，四个缺点，四个改进，四个推广，一个问题写一段话

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九、摘要

• 把整个文章丢给AI，使用如下指令：根据我的文章内容给我写文章的摘要，摘要要求，第一段 两句话 第一句为背景描述、第二句为研究问题，第二三四五六段，分别为数据处理、问题一二三四五进行描述，最后一段为总结。在描述问题的时候，需要首先描述一下研究的问题具体是什么，具体求解过程、求解出的结果。最终如果有创新点、特色可以在最后一段进行说

• 如果最后想再多一些可视化，可以从两个方面出发，第一可以让AI生成代码的时候，比如可以使用如下指令：给我使用基于SARIMA和BP神经网络解决这个问题的完整Python代码，多加一些可视化，第二可以自己结合文章的流程画一些图

  最后翻译成英文时，可以使用AI一段一段的给他，使用如下指令：给我吧这段话翻译成地道的英文，可以自己再看一看适当的修改一下